复杂三维模型相似性研究的综述报告.docx

该【复杂三维模型相似性研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【复杂三维模型相似性研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。复杂三维模型相似性研究的综述报告三维模型相似性研究是计算机图形学领域一项重要研究课题,具有广泛的应用前景。随着三维设计和制造的发展,如何评估模型之间的相似性,在模型搜索,形态匹配,以及三维重建等领域得到越来越广泛的应用。本文将就现有的三维模型相似性研究方法做一综述。一、特征提取在三维模型相似性研究中,需要进行特征提取,以提取出模型中的关键特征点。这些特征点能够识别模型的形态特征。在过去的研究中,特征点通常是从模型中自动或半自动提取出来的。,这些特征包括三维几何约束,表面拓扑物等。这种方法可以从形状描述符到特征点的映射中使用机器学****技术,例如PCA(主成分分析)和LDA(线性判别分析)等。。这种方法相比于从形状描述符提取特征点更加容易,因为点云中的点已经是关键点了。点云配准的主要思想是将两个或多个点云对齐,计算它们之间的变换,例如旋转,平移和缩放,以消除它们之间的差异,并提取其相似性关系。二、描述符匹配描述符匹配是三维模型相似性研究中最常用的方法之一。在描述符匹配方法中,需要计算模型之间的相似度或距离,找到它们之间的匹配点。:ESF(特征距离),PPF(点对特征),SHOT(形状上直方图),SFH(表面分布函数),HKS(高斯曲率特征)等。。常见的匹配算法包括:KDtree(K近邻搜索)和RANSAC(随机抽样一致性),其主要优点在于计算速度较快,不易受到噪声和异常点的影响。三、基于深度学****的模型相似性研究深度学****是三维模型相似性研究中的一种新兴方法。它是一种强大的机器学****技术,可以通过大量的数据学****模型之间的相似性。:Autoencoder(自编码器),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络)和GAN(生成对抗网络)等。N可以提取出模型的特征,RNN可以在不同视角下学****到模型的表示,GAN可以生成新的三维模型。,需要使用相应的损失函数来计算两个模型之间的相似性。常见的损失函数包括:欧几里得距离、马氏距离、角度余弦距离等。总的来说,三维模型相似性研究是一个复杂的研究领域,需要综合运用数学、计算机科学和工程学等多学科。虽然目前的研究成果已经非常显著,但是仍需要更多的工作来推动这一领域的发展,以满足越来越复杂的应用需求。